| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 CBIR的关键技术 | 第10-11页 |
| 1.4 CBIR的系统框架 | 第11页 |
| 1.5 本文的主要工作及安排 | 第11-13页 |
| 第2章 数学基础 | 第13-22页 |
| 2.1 LBP (Local Binary Pattern) | 第13-14页 |
| 2.1.1 LBP算子 | 第13-14页 |
| 2.1.2 “统一模式”的LBP | 第14页 |
| 2.2 灰度共生矩阵 | 第14-17页 |
| 2.2.1 灰度共生矩阵的定义 | 第14-15页 |
| 2.2.2 统计特征向量 | 第15-17页 |
| 2.3 Contourlet变换 | 第17-19页 |
| 2.3.1 LP分解 | 第17-18页 |
| 2.3.2 DFB分解 | 第18页 |
| 2.3.3 PDFB分解 | 第18-19页 |
| 2.3.4 统计特征 | 第19页 |
| 2.4 相似性度量 | 第19-20页 |
| 2.5 性能评价标准 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 图像检索算法 | 第22-24页 |
| 3.1 算法流程图 | 第22页 |
| 3.2 图像检索算法实现步骤 | 第22-23页 |
| 3.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第24-36页 |
| 4.1 图像数据库 | 第24-25页 |
| 4.1.1 Outex纹理图像库 | 第24-25页 |
| 4.1.2 Brodatz图像数据库 | 第25页 |
| 4.1.3 麻省理工图像数据库 | 第25页 |
| 4.2 参数对检索结果的影响 | 第25-31页 |
| 4.2.1 Contourlet分解层次对检索结果的影响 | 第26-27页 |
| 4.2.2 LBP算子参数对检索结果的影响 | 第27-28页 |
| 4.2.3 GLCM距离d对检索结果的影响 | 第28-30页 |
| 4.2.4 相似度度量方法对检索结果的影响 | 第30-31页 |
| 4.3 算法的泛化能力研究 | 第31-32页 |
| 4.4 算法的有效性研究 | 第32-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第5章 总结与展望 | 第36-38页 |
| 5.1 总结 | 第36页 |
| 5.2 展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41页 |